基于修正A值法的西安市大气环境容量与剩余容量估算

以箱模型为基本模型,利用陕西省气象台1961—2008年的气象资料,推导出了大气环境容量宏观总量控制修正A值法,并基于修正A值法估算了西安市各区县大气环境容量,新的国家剩余容量。结果表明:西安市除临潼区A值大于国标A值外,其余各区县A值小于国标A值;在新的国家《空气质量标准》的要求下,西安市SO2、NOx、PM10的环境容量值分别为9.552×104 t/a、6.652×104 t/a、9.546×104 t/a;根据全国第一次污染源普查2010年数据库,计算了西安市各区县SO2和NOx理想容量与中低架源排放量的差值及西安市大气中SO2和NOx的剩余容量,碑林区和莲湖区应注意改善中、低架源SO2的排放;新城区、碑林区、莲湖区、雁塔区、阎良区和高陵县应注意改善中、低架源NOx的排放;西安市SO2和NOx没有剩余容量,总体排放量超过环境容量的值分别为2.279×104 t/a和2.336×104 t/a,因此应对SO2和NOx的排放进行总量控制。该研究可为西安市大气污染物排放的总量控制提供科学依据。     

海峡西岸经济区大气污染物排放清单的初步估算

以2009年为基准年,结合污染源普查数据、统计年鉴及工业活动、居民生活等多个方面对海峡西岸经济区包括SO2、NOx、PM2.5、VOCs和NH3在内的大气污染物的排放量进行了估算,建立了海西区大气污染物排放清单.结果发现,上述5类污染物基准年的排放量分别为40.67×104、55.84×104、50.57×104、152.26×104和26.18×104t.其中,SO2、NOx及PM2.5的排放主要来自电厂,占排放总量的比例分别为25.58%、34.89%和38.75%;VOCs和NH3的主要排放源分别来自植被排放和养殖业,其贡献量分别为49.12%和47.07%.采用GIS对排放清单进行网格化处理,得出SO2、NOx及PM2.5的高排放强度区域与固定源的空间分布较为一致.此外,结合国家和地方"十二五"发展规划,采用情景分析方法估算了2015年海西区大气污染物的排放清单.与基准年相比,SO2、NOx和NH3的排放量呈下降趋势,PM2.5和VOCs的排放量呈大幅度增加.基准年排放清单的不确定性分析显示,VOCs排放估算的不确定度最大,为225%.     

2016-2020年成都市大气质量变化特征及健康风险评价

本文基于成都市2016—2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3浓度监测数据,运用主成分分析(PCA)和复合污染特征分析污染物特征及来源,并采用美国环境保护署(USEPA)推荐的健康风险评价模型评估了PM2.5、PM10、SO2、NO2的健康风险,结果表明:2016-2020年成都市除O3外其余5种大气污染物浓度逐年降低,O3浓度总体呈上升趋势.相比2016年,2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO平均质量浓度降低幅度为26.79％,30.44％,50.00％,24.49％,41.18％;O3平均质量浓度上升9.03％.主成分分析和复合污染特征分析表明大气污染物来源具有同一性.2016—2020年成都市PM2.5非致癌风险指数均大于PM10非致癌风险指数.与其它年份相比,成都市2016年PM2.5和PM10的健康风险值均最高,分别为2020年的1.55倍和1.54倍.SO2和NO2的健康风险存在年龄差异,大气污染物的健康风险随年龄的增加而降低,对老人造成的健康风险最小,儿童最大.2016年男童和女童(<6岁)SO2/NO2健康风险值最高,是2020年的2.50/1.46倍.6～17岁和60岁以上人群,男性健康风险小于女性,其余年龄段男性健康风险均大于女性.成都市各人群PM2.5、PM10、SO2和NO2的健康风险均未超过USEPA推荐的1×10-6～1×10-4可接受风险范围.     

大气例行点位常规监测污染物的相关性分析及防控措施研究

根据济南市历下区5个大气例行监测点位2015年上半年PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3逐小时浓度的监测数据,通过SPSS软件对各项污染物的相关性进行分析得出:CO与PM2.5、PM10、SO2、NO2强相关性出现次数最多,表明CO排放源是引起颗粒物污染的主要原因之一.对监测点位周边2 km范围内机动车尾气和餐饮燃煤两项污染源进行排放量估算得出:机动车尾气CO、NOx、PM2.5和PM10年排放量分别为388.18吨、111.18吨、4.35吨和4.72吨;餐饮燃煤CO、SO2、NOx年排放量分别为36.0吨、24.0吨和9.6吨.因此,控制CO排放源对改善济南市大气环境质量至关重要.     

渭南市大气环境容量计算及控制对策研究

以修正A值法估算渭南市大气环境容量,为渭南市大气总量控制提供科学依据。以箱模型为基本模型,利用陕西省气象台整编的1961-2008年气象资料,推导出宏观总量控制修正A值法,除韩城市、潼关县、浦城县、白水县和富平县A值大于国标A值,其余渭南各市县A值小于国标A值。在新空气质量标准标准的要求下,渭南市SO2、NOx、PM10环境容量分别为19.55×104t/a、10.50×104t/a和18.97×104t/a。为了保证各分区的环境质量,中架点源排放量与低源排放量之和应小于各分区容量,韩城市应注意改善中、低源NO x排放,其它区县NO x剩余容量有限,在严格的新空气质量标准的要求下,应加强对各区县中架点源与低架源的NO x控制,重点控制水泥行业、炼焦业和机动车的NO x排放。从整个城市考虑,从整个渭南市污染源排放来看,SO2总体排放量超过环境容量12.917×104t/a,NO x总体排放量超过环境容量8.016×104t/a,为了减少其对周边城市的影响,应提高火电厂脱硫效率,重点加快电厂脱硝设施建设。     

上海金山石化区常规大气污染物随时间变化分析研究

利用上海金山石化点位2014年大气监测资料,分析石化地区SO2、NO2、O3、PM10和PM2.5随时间的变化趋势,为未来工业园区的合理规划布局提供理论基础和决策依据.结果表明:(1)常规大气污染物浓度具有明显的季节性特征,SO2 、NO2、PM10 、PM2.5冬季高浓度,夏季低浓度,O3变化趋势相反;(2)O3呈现明显单峰日变化,NO2 、PM10、PM2.5则出现双峰现象,这是由于太阳辐射增强造成光化学反应加剧、地面温度上升以及人类活动的影响.SO2受太阳辐射影响较小,日变化趋势不明显.(3)污染物浓度风向分析表明,测点常规污染物主要来源于金山新城排放,但化工区废气排放对O3浓度具有明显影响.     

基于遥感资料的北京大气污染治理投资对降低PM_(2.5)的效能分析

采用北京市环境监测中心35个站点的PM2.5监测数据及MODIS Terra的大气气溶胶光学厚度L3 C051产品数据,分季度建立北京市PM2.5历史浓度遥感估算模型.结合北京大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)年均浓度数据,对北京市2001—2012年间用于工业废气污染治理投资累计额进行了效能分析.研究表明,北京市工业废气污染治理投资对于改善大气PM10、SO2、NO2均有显著贡献,但其对于大气PM2.5污染的治理效果并不明显.可能原因包括PM2.5排放源的复杂性、相关治理措施对PM2.5的针对性、经济增长导致的区域PM2.5源排放持续增长及区域外排放的持续影响等.因此,需要采取专门的有针对性的治理措施,建立健全大气污染治理技术和激励机制,控制工业燃煤及城市交通排放,削减本地及周边源排放,以有效改善北京地区大气PM2.5污染状况.     

珠江三角洲地区大气污染对人群健康的影响

在珠江三角洲地区选取广州麓湖等16个典型站点,观测了珠江三角洲地区2006年大气污染物浓度.结果表明,珠江三角洲地区2006年PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3年日均浓度分别达到75,56,57,53,44μg/m3.搜集国内PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3暴露人群健康影响的流行病学研究资料,利用Meta分析方法获取我国人群大气污染物暴露对死亡健康结局影响的暴露-反应关系,并以珠江三角洲地区人群2006年大气污染物暴露浓度为基准,运用泊松回归模型评价珠江三角洲地区大气污染对人群的健康影响.     

大连市PM_(2.5)污染成因探究

通过采集城市空气质量实时发布平台数据进行整理,建立多元线性回归模型,研究了大连市大气常规污染因子PM10、SO2和NO2与PM2.5的关系。结果表明,PM10,NO2对PM2.5均具有显著的正向效应,并据此分析道路二次扬尘、建筑工地排放的扬尘以及汽车尾气等线源、面源污染物对PM2.5的形成具有显著影响。     

基于全国城市PM2.5达标约束的大气环境容量模拟

基于第3代空气质量模型WRF-CAMx 和全国大气污染物排放清单,开发了以环境质量为约束的大气环境容量迭代算法,并以我国333个地级城市PM2.5年均浓度达到环境空气质量标准(GB3095-2012)为目标,模拟计算了全国31个省市区SO2、NOx、一次PM2.5及NH3的最大允许排放量.分析结果表明,以城市PM2.5年均浓度达标为约束,全国SO2、NOx、一次PM2.5和NH3的环境容量分别为1363.26×104,1258.48×104,619.04×104,627.71×104t.2010年全国实际SO2、NOx、一次PM2.5和NH3排放量分别超过环境容量的66%、81%、96%、52%.空气污染较严重的河南、河北、天津、安徽、山东及北京6省市4项污染物排放量均超过环境容量1倍以上,环境容量严重超载区域与PM2.5高污染地区具有显著的空间一致性.     

哈尔滨市2014年1-2月PM_(2.5)与主要空气污染物相关分析

为了解哈尔滨市主要空气污染物对PM2.5浓度变化的影响,利用SPSS软件及哈尔滨市南岗区2014年1-2月环境空气质量日报数据,对空气污染物中SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5进行了相关分析。结果显示,SO2、NO2、CO、O3、PM10与PM2.5均呈显著的正相关关系。结合相关性分析结果,建立了PM2.5与SO2、NO2、CO、PM10之间的主成分回归模型,并对模型进行了通径分析。分析结果表明,CO对PM2.5的直接影响最大,SO2、NO2、PM10对PM2.5的直接作用相对较小,但它们通过CO对PM2.5的间接作用较大。因此,在哈尔滨市1-2月主要空气污染物中,CO对PM2.5浓度的变化具有重要的影响。     

沈阳及周边城市大气细粒子的分布特征及其对空气质量的影响

利用沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市2007-2009年大气细粒子PM2.5及大气污染物PM10SO2、NO2的观测资料,分析了4城市大气细粒子的分布特征及其与空气质量的关系.结果表明:4城市大气细粒子PM2.5污染很重,年均浓度平均值超过美国大气细粒子PM2.5年均浓度标准4倍左右;4城市PM10、SO2的年均浓度呈下降...     

天津市大气污染源排放清单的建立

通过调研天津市工、农业生产和居民生活的统计资料,研究分析文献报道的各种污染源排放因子,计算出天津市各行业、各区县NOx、SO2、NMVOC、CO、NH3、PM10、PM2.5等污染物的排放量,发展了天津市2003年排放源清单.结果显示,天津市2003年各类污染物质的排放量NOx为1.77×105t,SO2为2.59 ×105t,NMVOC为2.24×105t,CO为1.33×106t,NH3为7.40×104t,PM10为2.52×105t,PM2.5为1.10×105t.从排放源的行业分布来看,燃煤源、汽车移动源、秸秆燃烧源是天津市大气污染物的重要排放源,燃煤源对各污染物的贡献分别为NOx46%,SO284%,NMVOC 1%,CO 58%,PM1018%,PM2.5 24%.火电、水泥、钢铁、炼焦、原油加工等行业依然是重要的工业污染排放源,火电对SO2的贡献为13%,钢铁对SO2的贡献为24%,对CO的贡献为30%.2003年天津市区对NO,、S02、NMVOC、CO等污染物的贡献均高于其它区县,对PM10、PM2.5的贡献也很高;塘沽区对NOx、SO2、NMVOC、CO等污染物的贡献很大,蓟县、武清区、宝坻区对NH3、PM10、PM2.5的贡献很大.     

西安市2013年空气质量状况分析

本文收集西安市2013年环境监测站发布的空气质量指数（AQI）及环境空气状况与监测月报资料,对空气质量等级、AQI变化情况、主要污染物浓度变化趋势及采暖期和非采暖期浓度比较进行分析.研究结果表明：西安市2013空气质量二级以上的达标率为37.8％,年均AQI值为151,SO2、NO2、PM10和PM2.5的月监测浓度变化趋势无显著意义,采暖期平均浓度均显著高于非采暖期平均浓度,PM2.5采暖期均值是非采暖期均值的3.09倍.由此可见控制SO2、NO2、PM10和PM2.5的排放是改善西安市空气质量的重点工作.     

北京市东北城区冬季大气细粒子与相关气体污染特征

利用VAPS通用型大气污染物采样仪与DX-600型离子色谱仪于2008年11月及2009年1月进行了北京市东北城区大气细粒子(PM2.5) 可溶性离子组分和相关气体组分的同时监测与分析.结果表明,在采样期间,北京PM2.5质量浓度随时间呈“3峰”的变化,在“3个峰段”期,随采样时间的推进,PM2.5质量浓度增高;与北京市以往监测结果相比,北京市PM2.5中几种主要水溶性无机离子的污染水平呈现下降的趋势;PM2.5呈弱酸性,对大气环境酸化和酸性湿沉降的形成具有一定的促进作用;PM2.5中NH4+主要以硫酸盐、硝酸盐及氯盐的形式存在;PM2.5中SO42-、NO3-的质量浓度变化趋势分别与环境空气中SO2、NO2的质量浓度变化趋势相似,PM2.5中SO42-和NO3-分别主要由SO2、NO2转化而来,且NO2二次转化率低于SO2的二次转化率.     

太原采暖季霾和良天气下大气污染物的污染特征分析

为了探讨太原市大气污染物在霾天气下的污染特征,2013年12月至2014年3月对太原市大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3)质量浓度进了收集研究。分析结果表明无论是霾还是良天气,PM2.5和PM10的相关性最好,PM2.5与NO2的相关性最差。O3与PM2.5的相关系数均大于0.7,表明O3与PM2.5的形成有着密切的关系。     

长沙市夏季PM10和PM2.5中水溶性离子的污染特征

对长沙市3个采样点夏季大气中的PM10和PM2.5样品pH值和水溶性离子浓度进行了定量分析.结果表明,颗粒物中主要离子是SO42-、NO3-、NH 和Ca2 ;PM10、PM2.5、NH4 和K 浓度夜间高于白天;SO42-和NO3-则相反.颗粒物尤其是PM2.5酸性强;Mg2 、Ca2和Na 集中在粗粒子中,SO42-、NH4 和K 大部分分布在细颗粒物中,NO3-和Cl-在粗细颗粒段则各占一半.SO2气体发生了二次转化,NO2的转化率不及SO2;由于NO3-/SO42-质量比＜1,长沙市的大气污染物来源以固定源为主.     

天津2009年3月气溶胶化学组成及其消光特性研究

2009年3月,采集天津城区PM10和PM2.5样品,分析其中的水溶性无机离子、有机碳(OC)和元素碳(EC),并估算其二次有机碳(SOC)浓度及消光系数.结果表明,天津城区PM10和PM2.5污染严重,水溶性无机离子和含碳物质在PM10中的比例为24.8%和10.0%,在PM2.5中的比例为26.6%和13.9%;SO42-、NO3-和Ca2+是主要的无机离子,霾日天气有利于SO2和NO2向硫酸盐和硝酸盐的二次转化;通过OC/EC最小比值法估算SOC的浓度,表明SOC与OC的比值分别为38%(PM10)和24%(PM2.5),霾日天气有利于SOC生成;二次离子(SO42-,NO3-和NH4+)、粗粒子、OC和EC是大气消光的主要贡献者,其消光贡献比例分别为33.1%, 22.6%,22.0%和15.6% 采用化学组分和相对湿度可以较好的拟合大气消光系数及大气能见度.     

西安市空气污染现状及治理对策

依据西安市主要空气污染物(SO2,CO,NO2,O3,PM10,PM2.5)的空气质量指数Air Quality Index(AQI)数据,分析污染物的时间和空间变化规律,并结合地区地理环境,探讨区域空气污染变化的可能原因及治理重点。分析认为城市供暖期SO2,CO,PM10,PM2.5的AQI指数明显高于年内其他时段,同时空气污染呈现明显的主城区向郊区递减变化趋势;PM2.5、O3和NO2的AQI值空间差异较小,且普遍偏高,污染物治理需要城市与郊区全面联动开展。得到的空气污染物时程和空间变化规律,可以作为西安市大气环境治理参考依据。     

济南市秋末冬初大气颗粒物和气体污染物污染水平及来源

2009年11月23日─12月7日在济南市区对PM2.5、BC(黑碳)和污染物(SO2、NOx、NO、NO2和CO)进行实时监测与分析.观测期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别为171μg/m3、54.3×10-9和107×10-9.其中,φ(SO2)与GB 3095─1996《环境空气质量标准》日标准值相当,φ(NOx)是标准的2.2倍,ρ(PM2.5)是美国环境空气质量标准(35μg/m3)的4.89倍.污染事件期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别达到222μg/m3、74.4×10-9和158×10-9,是非污染期间的1.78、1.67和1.77倍.观测期间SO2主要来源于燃煤排放.在11月25─26日的污染事件中,NOx、BC和PM2.5主要来源于机动车尾气排放,除局地源外,东北风经过济南东北部工业区时也将污染物传输到采样点;而在12月1─2日的污染事件中,以静风为主,污染物积聚,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,PM2.5除了一次污染物,很可能包含一定比例的二次污染物.在非污染事件中,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,部分NOx很可能来源于燃煤排放,而PM2.5主要来源于一次源排放.